Эксперты создали систему для блокировки прослушки на смартфонах

Эксперты создали систему для блокировки прослушки на смартфонах

Эксперты создали систему для блокировки прослушки на смартфонах

Исследователи из Колумбийского университета представили новый алгоритм, способный блокировать несанкционированную прослушку через микрофон на смартфонах, голосовых помощниках и любых других подключённых устройствах.

Одно из ключевых отличий новой разработки — предиктивность. Алгоритм предсказывает, что пользователь скажет, после чего создаёт фоновый шум в режиме реального времени. Этот шум должен перекрыть звук речи для подслушивающего злоумышленника.

К сожалению, на данном этапе система работает только с английским языком, а при тестах демонстрирует 80% успешных блокировок прослушки. Уровень шума выстроен таким образом, чтобы не препятствовать комфортному общению с собеседником.

Кроме того, новая система существенно затрудняет работу технологии распознавания речи. При этом неважно, какой софт или положение микрофона будут использоваться. По словам специалистов, они продолжат работать над алгоритмом и обещают добавить поддержку других языков.

 

Исследователи тестировали свою систему при помощи восьми видеокарт NVIDIA RTX 2080Ti на многочасовых записях речи. Как отмечается в отчёте, специалистам удалось найти оптимальное время для предиктивного механизма — 0,5 секунды.

После этого эксперты «натравили» несколько систем для распознавания речи на результаты своей работы. В 80% случаев эти системы не смогли извлечь слова.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru